【完整源码+数据集+部署教程】【天线＆其他】建筑损毁程度检测评估系统源码＆数据集全套：改进yolo11-Parc

背景意义

随着城市化进程的加快，建筑物的损毁问题日益突出，尤其是在自然灾害、战争冲突及人为破坏等情况下，建筑物的安全性和完整性受到严重威胁。传统的建筑损毁评估方法往往依赖人工检查，不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致评估结果的不准确性。因此，开发一种高效、准确的建筑损毁程度检测评估系统显得尤为重要。

近年来，深度学习技术的迅猛发展为物体检测和图像分类领域带来了新的机遇。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力和较高的准确率，成为了物体检测领域的研究热点。特别是YOLOv11模型，凭借其在特征提取和多尺度检测方面的优势，能够更好地适应复杂环境下的建筑损毁检测任务。本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个专门针对建筑损毁程度的检测评估系统，以实现对建筑物损毁情况的快速、准确评估。

本项目所使用的数据集包含1000幅图像，涵盖了四个主要类别：碎片、毁坏、无损坏和严重损坏。这些类别的划分不仅能够帮助研究人员更清晰地理解建筑物的损毁程度，还能为后续的自动化评估提供重要的基础数据支持。通过对这些图像的深度学习训练，系统将能够自动识别和分类不同程度的建筑损毁情况，从而为灾后恢复、保险理赔及城市规划等提供科学依据。

综上所述，基于改进YOLOv11的建筑损毁程度检测评估系统的研究，不仅具有重要的理论意义，也在实际应用中具有广泛的前景。该系统的成功实施将为建筑安全管理提供有效的技术支持，推动建筑行业向智能化、自动化方向发展。

图片效果

数据集信息

本项目所使用的数据集名为“ISBDA_classification”，旨在为改进YOLOv11的建筑损毁程度检测评估系统提供支持。该数据集专注于建筑物的损毁程度分类，包含四个主要类别，分别为“destroyed”（完全毁坏）、“major damage”（重大损坏）、“minor damage”（轻微损坏）和“no damage”（无损坏）。这些类别的划分不仅反映了建筑物在遭受自然灾害或人为破坏后的不同损毁状态，也为后续的损毁评估和修复决策提供了重要依据。

数据集的构建过程中，采用了多种数据采集技术，包括现场拍摄、无人机航拍以及卫星图像等，确保数据的多样性和代表性。每个类别的样本均经过精心标注，确保分类的准确性和一致性。这种高质量的标注对于训练深度学习模型至关重要，因为它直接影响到模型的学习效果和最终的检测精度。

在数据集的规模方面，ISBDA_classification包含了大量的图像样本，覆盖了不同类型和风格的建筑物，旨在增强模型的泛化能力。通过对这些样本的深入分析和处理，项目团队能够有效地训练YOLOv11，使其在实际应用中能够快速、准确地识别和评估建筑物的损毁程度。

总之，ISBDA_classification数据集为本项目提供了坚实的基础，助力于构建一个高效、可靠的建筑损毁检测系统，旨在提升灾后评估的效率和准确性，为灾后重建和救援工作提供科学依据。

核心代码

以下是保留的核心代码部分，并添加了详细的中文注释：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DWConv2d(nn.Module):
“”" 深度可分离卷积层 “”"
def init(self, dim, kernel_size, stride, padding):
super().init()
# 使用 groups=dim 实现深度可分离卷积
self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size, stride, padding, groups=dim)

def forward(self, x: torch.Tensor):'''x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)'''x = x.permute(0, 3, 1, 2)  # 转换为 (b, c, h, w)x = self.conv(x)  # 进行卷积操作x = x.permute(0, 2, 3, 1)  # 转换回 (b, h, w, c)return x

class MaSA(nn.Module):
“”" 多头自注意力机制 “”"
def init(self, embed_dim, num_heads, value_factor=1):
super().init()
self.factor = value_factor
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = self.embed_dim * self.factor // num_heads
self.key_dim = self.embed_dim // num_heads
self.scaling = self.key_dim ** -0.5

    # 线性变换层self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=True)self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=True)self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim * self.factor, bias=True)self.lepe = DWConv2d(embed_dim, 5, 1, 2)  # 深度可分离卷积self.out_proj = nn.Linear(embed_dim * self.factor, embed_dim, bias=True)self.reset_parameters()def reset_parameters(self):# 初始化权重nn.init.xavier_normal_(self.q_proj.weight, gain=2 ** -2.5)nn.init.xavier_normal_(self.k_proj.weight, gain=2 ** -2.5)nn.init.xavier_normal_(self.v_proj.weight, gain=2 ** -2.5)nn.init.xavier_normal_(self.out_proj.weight)nn.init.constant_(self.out_proj.bias, 0.0)def forward(self, x: torch.Tensor, rel_pos):'''x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)rel_pos: 位置关系张量'''bsz, h, w, _ = x.size()  # 获取输入的批量大小和高宽# 线性变换得到查询、键、值q = self.q_proj(x)k = self.k_proj(x)v = self.v_proj(x)lepe = self.lepe(v)  # 进行深度可分离卷积k *= self.scaling  # 对键进行缩放qr = q.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4)  # (b, n, h, w, d1)kr = k.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4)  # (b, n, h, w, d1)# 计算注意力权重qk_mat = qr @ kr.transpose(-1, -2) + rel_pos  # (b, n, h, w, w)qk_mat = torch.softmax(qk_mat, -1)  # 归一化output = torch.matmul(qk_mat, v)  # (b, n, h, w, d2)output = output.permute(0, 3, 1, 2, 4).flatten(-2, -1)  # (b, h, w, n*d2)output = output + lepe  # 残差连接output = self.out_proj(output)  # 输出线性变换return output

class FeedForwardNetwork(nn.Module):
“”" 前馈神经网络 “”"
def init(self, embed_dim, ffn_dim, activation_fn=F.gelu, dropout=0.0):
super().init()
self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, ffn_dim) # 第一层线性变换
self.fc2 = nn.Linear(ffn_dim, embed_dim) # 第二层线性变换
self.dropout = nn.Dropout(dropout) # dropout层
self.activation_fn = activation_fn # 激活函数

def forward(self, x: torch.Tensor):'''x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)'''x = self.fc1(x)  # 第一层x = self.activation_fn(x)  # 激活x = self.dropout(x)  # dropoutx = self.fc2(x)  # 第二层return x

class VisRetNet(nn.Module):
“”" 视觉回归网络 “”"
def init(self, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dims=[96, 192, 384, 768], depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24]):
super().init()
self.patch_embed = PatchEmbed(in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dims[0]) # 图像分块嵌入
self.layers = nn.ModuleList() # 存储网络层
for i_layer in range(len(depths)):
layer = BasicLayer(embed_dim=embed_dims[i_layer], depth=depths[i_layer], num_heads=num_heads[i_layer])
self.layers.append(layer)

def forward(self, x):x = self.patch_embed(x)  # 进行图像分块嵌入for layer in self.layers:x = layer(x)  # 逐层传递return x

定义模型的构造函数

def RMT_T():
model = VisRetNet(
embed_dims=[64, 128, 256, 512],
depths=[2, 2, 8, 2],
num_heads=[4, 4, 8, 16]
)
return model

if name == ‘main’:
model = RMT_T() # 创建模型实例
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
res = model(inputs) # 前向传播
print(res.size()) # 输出结果的形状
代码说明：
DWConv2d: 实现了深度可分离卷积，适用于处理图像数据。
MaSA: 实现了多头自注意力机制，计算输入的注意力权重并进行加权求和。
FeedForwardNetwork: 实现了前馈神经网络，包含两个线性层和激活函数。
VisRetNet: 定义了视觉回归网络的整体结构，包括图像嵌入和多个基本层。
RMT_T: 定义了一个模型构造函数，用于创建特定配置的模型实例。
该代码展示了一个基于自注意力机制的视觉模型的基本结构，适用于图像处理任务。

这个程序文件 rmt.py 实现了一个基于视觉变换器（Vision Transformer）的网络架构，名为 VisRetNet。该网络通过不同的模块和层来处理输入图像，并提取特征。以下是对文件中各个部分的详细说明。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些用于构建神经网络的模块。接着，定义了一些基础类和功能模块。

DWConv2d 类实现了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），它的构造函数接收卷积的维度、核大小、步幅和填充参数。前向传播方法中，输入张量的维度进行了调整，以适应 PyTorch 的卷积操作。

RelPos2d 类用于生成二维相对位置编码。它的构造函数初始化了一些参数，包括嵌入维度、头数和初始值。该类提供了生成二维和一维衰减掩码的方法，以便在注意力机制中使用。

MaSAd 和 MaSA 类实现了多头自注意力机制的不同变体。MaSAd 采用了分块的方式进行注意力计算，而 MaSA 则使用整体的方式。两者都通过线性变换生成查询、键和值，并结合相对位置编码进行计算。

FeedForwardNetwork 类实现了前馈神经网络，包含两个线性层和激活函数。它还支持可选的层归一化和深度可分离卷积。

RetBlock 类是一个残差块，包含了注意力机制和前馈网络。它支持层归一化和可选的层缩放。

PatchMerging 类用于将输入特征图的大小减半，并通过卷积和批归一化进行处理。

BasicLayer 类表示一个基本的层，包含多个残差块和可选的下采样层。它在前向传播中生成相对位置编码，并将输入传递给每个块。

LayerNorm2d 类实现了二维层归一化，用于对特征图进行归一化处理。

PatchEmbed 类负责将输入图像划分为补丁并进行嵌入。它通过一系列卷积层和激活函数将输入图像转换为嵌入表示。

VisRetNet 类是整个网络的核心，它组合了前面定义的所有模块。构造函数中定义了网络的各个层，包括补丁嵌入、多个基本层和下采样层。它还实现了权重初始化的方法。

最后，文件中定义了四个函数 RMT_T、RMT_S、RMT_B 和 RMT_L，分别用于创建不同规模的 VisRetNet 模型。每个函数都指定了不同的嵌入维度、深度、头数等参数。

在 main 部分，创建了一个小型模型 RMT_T，并生成一个随机输入进行前向传播，输出每个特征图的尺寸。

整体而言，这个程序实现了一个复杂的视觉变换器网络，利用多头自注意力机制和深度可分离卷积来提取图像特征，适用于各种计算机视觉任务。

10.3 val.py
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

class DetectionValidator(BaseValidator):
“”"
扩展自 BaseValidator 类的检测模型验证器。
“”"

def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, pbar=None, args=None, _callbacks=None):"""初始化检测模型，设置必要的变量和参数。"""super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks)self.nt_per_class = None  # 每个类别的目标数量self.is_coco = False  # 是否为 COCO 数据集self.class_map = None  # 类别映射self.args.task = "detect"  # 设置任务为检测self.metrics = DetMetrics(save_dir=self.save_dir, on_plot=self.on_plot)  # 初始化检测指标self.iouv = torch.linspace(0.5, 0.95, 10)  # 定义 mAP@0.5:0.95 的 IoU 向量self.niou = self.iouv.numel()  # IoU 的数量self.lb = []  # 用于自动标注def preprocess(self, batch):"""对图像批次进行预处理以适应 YOLO 训练。"""batch["img"] = batch["img"].to(self.device, non_blocking=True)  # 将图像转移到设备上batch["img"] = (batch["img"].half() if self.args.half else batch["img"].float()) / 255  # 归一化图像for k in ["batch_idx", "cls", "bboxes"]:batch[k] = batch[k].to(self.device)  # 将其他数据转移到设备上# 如果需要保存混合数据，进行处理if self.args.save_hybrid:height, width = batch["img"].shape[2:]  # 获取图像的高度和宽度nb = len(batch["img"])  # 批次中的图像数量bboxes = batch["bboxes"] * torch.tensor((width, height, width, height), device=self.device)  # 归一化边界框self.lb = ([torch.cat([batch["cls"][batch["batch_idx"] == i], bboxes[batch["batch_idx"] == i]], dim=-1)for i in range(nb)]if self.args.save_hybridelse [])  # 为自动标注准备数据return batch  # 返回处理后的批次def postprocess(self, preds):"""对预测输出应用非极大值抑制。"""return ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,  # 置信度阈值self.args.iou,  # IoU 阈值labels=self.lb,  # 标签multi_label=True,  # 多标签agnostic=self.args.single_cls,  # 是否单类max_det=self.args.max_det,  # 最大检测数量)def update_metrics(self, preds, batch):"""更新检测指标。"""for si, pred in enumerate(preds):  # 遍历每个预测self.seen += 1  # 增加已处理的图像数量npr = len(pred)  # 当前预测的数量stat = dict(conf=torch.zeros(0, device=self.device),  # 置信度pred_cls=torch.zeros(0, device=self.device),  # 预测类别tp=torch.zeros(npr, self.niou, dtype=torch.bool, device=self.device),  # 真阳性)pbatch = self._prepare_batch(si, batch)  # 准备当前批次的数据cls, bbox = pbatch.pop("cls"), pbatch.pop("bbox")  # 获取真实类别和边界框nl = len(cls)  # 真实类别数量stat["target_cls"] = cls  # 保存真实类别if npr == 0:  # 如果没有预测if nl:for k in self.stats.keys():self.stats[k].append(stat[k])  # 更新统计信息continue  # 跳过# 处理预测if self.args.single_cls:pred[:, 5] = 0  # 如果是单类，设置类别为 0predn = self._prepare_pred(pred, pbatch)  # 准备预测数据stat["conf"] = predn[:, 4]  # 保存置信度stat["pred_cls"] = predn[:, 5]  # 保存预测类别# 评估if nl:stat["tp"] = self._process_batch(predn, bbox, cls)  # 处理批次以获取真阳性for k in self.stats.keys():self.stats[k].append(stat[k])  # 更新统计信息# 保存预测结果if self.args.save_json:self.pred_to_json(predn, batch["im_file"][si])  # 保存为 JSON 格式if self.args.save_txt:file = self.save_dir / "labels" / f'{Path(batch["im_file"][si]).stem}.txt'self.save_one_txt(predn, self.args.save_conf, pbatch["ori_shape"], file)  # 保存为 TXT 格式def get_stats(self):"""返回指标统计信息和结果字典。"""stats = {k: torch.cat(v, 0).cpu().numpy() for k, v in self.stats.items()}  # 转换为 numpy 数组if len(stats) and stats["tp"].any():  # 如果有真阳性self.metrics.process(**stats)  # 处理指标self.nt_per_class = np.bincount(stats["target_cls"].astype(int), minlength=self.nc)  # 计算每个类别的目标数量return self.metrics.results_dict  # 返回结果字典

以上代码是 YOLO 检测模型验证的核心部分，主要负责数据预处理、指标更新、后处理和结果统计等功能。每个方法都包含了详细的中文注释，便于理解其功能和实现逻辑。

这个程序文件 val.py 是一个用于目标检测模型验证的类，基于 Ultralytics YOLO 框架。文件中定义了一个名为 DetectionValidator 的类，继承自 BaseValidator，其主要功能是对目标检测模型的性能进行评估和验证。

在类的初始化方法中，设置了一些必要的变量和参数，包括数据加载器、保存目录、进度条、命令行参数等。它还初始化了一些评估指标，如检测精度（mAP）和混淆矩阵，并定义了用于计算 mAP 的 IoU 阈值。

preprocess 方法负责对输入的图像批次进行预处理，包括将图像转换为合适的格式和大小，以及将边界框进行缩放。init_metrics 方法则用于初始化评估指标，检查数据集是否为 COCO 格式，并设置相关的类映射。

在验证过程中，postprocess 方法应用非极大值抑制（NMS）来过滤掉冗余的检测结果。update_metrics 方法用于更新每个批次的检测结果和真实标签之间的比较，计算正确预测的数量和其他统计信息。

finalize_metrics 方法在验证结束时设置最终的指标值，而 get_stats 方法则返回当前的统计信息和结果字典。print_results 方法负责打印每个类别的评估结果，包括检测到的图像数量、实例数量和各类的平均精度。

此外，类中还定义了一些辅助方法，如 build_dataset 和 get_dataloader 用于构建数据集和数据加载器，plot_val_samples 和 plot_predictions 用于可视化验证样本和预测结果。save_one_txt 和 pred_to_json 方法则用于将检测结果保存为文本文件或 JSON 格式，方便后续分析。

最后，eval_json 方法用于评估以 JSON 格式保存的检测结果，计算并返回性能统计信息，支持与 COCO 数据集的兼容性。

总体而言，这个文件实现了目标检测模型的验证流程，包括数据预处理、指标计算、结果输出和可视化等功能，适用于使用 YOLO 模型进行目标检测任务的场景。

10.4 dynamic_snake_conv.py
以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn

class DySnakeConv(nn.Module):
def init(self, inc, ouc, k=3) -> None:
“”"
初始化DySnakeConv模块
:param inc: 输入通道数
:param ouc: 输出通道数
:param k: 卷积核大小，默认为3
“”"
super().init()

    # 定义三个卷积层self.conv_0 = Conv(inc, ouc, k)  # 标准卷积self.conv_x = DSConv(inc, ouc, 0, k)  # 沿x轴的动态蛇形卷积self.conv_y = DSConv(inc, ouc, 1, k)  # 沿y轴的动态蛇形卷积def forward(self, x):"""前向传播:param x: 输入特征图:return: 拼接后的输出特征图"""# 将三个卷积的输出在通道维度上拼接return torch.cat([self.conv_0(x), self.conv_x(x), self.conv_y(x)], dim=1)

class DSConv(nn.Module):
def init(self, in_ch, out_ch, morph, kernel_size=3, if_offset=True, extend_scope=1):
“”"
动态蛇形卷积的初始化
:param in_ch: 输入通道数
:param out_ch: 输出通道数
:param morph: 卷积核的形态（0表示沿x轴，1表示沿y轴）
:param kernel_size: 卷积核大小
:param if_offset: 是否需要偏移
:param extend_scope: 扩展范围
“”"
super(DSConv, self).init()
# 用于学习可变形偏移的卷积层
self.offset_conv = nn.Conv2d(in_ch, 2 * kernel_size, 3, padding=1)
self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * kernel_size) # 批归一化
self.kernel_size = kernel_size

    # 定义沿x轴和y轴的动态蛇形卷积self.dsc_conv_x = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=(kernel_size, 1), stride=(kernel_size, 1), padding=0)self.dsc_conv_y = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=(1, kernel_size), stride=(1, kernel_size), padding=0)self.gn = nn.GroupNorm(out_ch // 4, out_ch)  # 组归一化self.act = Conv.default_act  # 默认激活函数self.extend_scope = extend_scopeself.morph = morphself.if_offset = if_offsetdef forward(self, f):"""前向传播:param f: 输入特征图:return: 经过动态蛇形卷积后的特征图"""# 计算偏移offset = self.offset_conv(f)offset = self.bn(offset)offset = torch.tanh(offset)  # 将偏移限制在[-1, 1]之间# 创建坐标映射并进行双线性插值dsc = DSC(f.shape, self.kernel_size, self.extend_scope, self.morph)deformed_feature = dsc.deform_conv(f, offset, self.if_offset)# 根据形态选择对应的卷积if self.morph == 0:x = self.dsc_conv_x(deformed_feature.type(f.dtype))else:x = self.dsc_conv_y(deformed_feature.type(f.dtype))x = self.gn(x)  # 归一化x = self.act(x)  # 激活return x

class DSC(object):
def init(self, input_shape, kernel_size, extend_scope, morph):
“”"
动态坐标映射和双线性插值的初始化
:param input_shape: 输入特征图的形状
:param kernel_size: 卷积核大小
:param extend_scope: 扩展范围
:param morph: 卷积核的形态
“”"
self.num_points = kernel_size
self.width = input_shape[2]
self.height = input_shape[3]
self.morph = morph
self.extend_scope = extend_scope

    # 定义特征图的形状self.num_batch = input_shape[0]self.num_channels = input_shape[1]def deform_conv(self, input, offset, if_offset):"""进行可变形卷积:param input: 输入特征图:param offset: 偏移量:param if_offset: 是否需要偏移:return: 变形后的特征图"""# 计算坐标映射y, x = self._coordinate_map_3D(offset, if_offset)# 进行双线性插值deformed_feature = self._bilinear_interpolate_3D(input, y, x)return deformed_feature# 其他方法（如_coordinate_map_3D和_bilinear_interpolate_3D）省略，保留核心逻辑

代码说明：
DySnakeConv类：定义了一个动态蛇形卷积模块，包含标准卷积和两个动态蛇形卷积（分别沿x轴和y轴）。
DSConv类：实现了动态蛇形卷积的核心逻辑，包括偏移学习和卷积操作。
DSC类：负责计算坐标映射和执行双线性插值，生成变形后的特征图。
注释详细说明了每个参数的含义和每个方法的功能，帮助理解代码的整体结构和工作原理。

这个程序文件 dynamic_snake_conv.py 实现了一个动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）的神经网络模块，主要由两个类构成：DySnakeConv 和 DSConv，以及一个辅助类 DSC。

在 DySnakeConv 类中，构造函数接受输入通道数 inc、输出通道数 ouc 和卷积核大小 k。该类初始化了三个卷积层：conv_0 是标准卷积，conv_x 和 conv_y 是动态蛇形卷积，分别沿着 x 轴和 y 轴进行操作。在前向传播方法 forward 中，将输入 x 通过这三个卷积层进行处理，并将结果在通道维度上拼接，最终返回拼接后的特征图。

DSConv 类实现了动态蛇形卷积的具体逻辑。构造函数中定义了输入和输出通道数、卷积核大小、形态参数、是否需要偏移等参数。它使用一个卷积层 offset_conv 来学习变形偏移，并使用批归一化层 bn 来规范化偏移。根据 morph 参数，定义了两个卷积层 dsc_conv_x 和 dsc_conv_y，分别用于处理 x 轴和 y 轴的卷积。

在 DSConv 的前向传播方法中，首先通过 offset_conv 计算偏移量，然后将偏移量通过 tanh 函数限制在 -1 到 1 的范围内。接着，使用 DSC 类来生成变形后的特征图，并根据 morph 参数选择相应的卷积层进行处理，最后返回经过激活函数处理后的特征图。

DSC 类负责计算坐标映射和双线性插值。它的构造函数接收输入特征图的形状、卷积核大小、扩展范围和形态参数。该类的 _coordinate_map_3D 方法根据偏移量生成新的坐标映射，_bilinear_interpolate_3D 方法则使用双线性插值从输入特征图中提取变形后的特征。最终，deform_conv 方法结合这两个步骤，返回变形后的特征图。

整个模块的设计旨在通过动态调整卷积核的位置来增强卷积操作的灵活性，从而更好地捕捉输入数据中的特征。

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